摘要
本发明涉及石油化工技术领域,且公开了基于AspenPlus的连续重整装置设备故障预测与维护优化建模方法,包括以下步骤:建立连续重整装置AspenPlus稳态模型:收集装置数据,涵盖进料组成、流量、温度、压力,各反应单元和分离单元的工艺条件,设备的尺寸、材质信息,在AspenPlus软件中,按连续重组装置工艺流程,选取反应器模块、蒸馏塔模块、换热器模块、压缩机模块合适单元操作模块并连接,构建装置模型框架,从AspenPlus物性数据库旋转合适连续重整装置体系的物性方法,通过建立基于AspenPlus的连续重整装置精确稳态模型,并结合先进的数据分析方法和故障预测模型,能够更准确地提取设备故障特征参数,实时监测设备运行状态,提前预测设备故障,为设备维护提供可靠依据。
技术关键词
连续重整装置
优化建模方法
设备故障预测
稳态模型
故障预测方法
特征参数提取
故障预测模型
换热器模块
模拟模型
重整反应器
重组装置
催化剂再生工艺
在线气体分析仪
机器学习算法
催化剂积碳量
设备故障模式
蒸馏塔
在线监测仪表
预测设备故障
压缩机油温
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人脸识别方法
稀疏系数向量
噪声系数
稳态特征
前馈神经网络
设备故障预测
效能优化系统
预测设备故障
设备综合效率
强化学习策略
变压器故障预测方法
鲸鱼优化算法
频谱特征提取
深度置信网络
多尺度形态学
能耗管理系统
故障预测方法
模糊集合
冷暖设备
故障分类模型
风险评估值
故障预测模型
故障预测方法
匣钵
高风险